Inicio rápido: Ajuste de un modelo de base

Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo empezando por 00:04.

Necesita un proyecto para almacenar el experimento de ajuste. Vea un vídeo para ver cómo crear un proyecto de recinto de pruebas y asociar un servicio. A continuación, siga los pasos para verificar que tiene un proyecto existente o crear un proyecto.

Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo empezando por 00:19.

Puede probar el modelo ajustado en Prompt Lab. Siga estos pasos para probar el modelo ajustado:

1. Seleccione el modelo ajustado.

   1. Pulse la lista desplegable de modelos y seleccione Ver todos los modelos base.
   2. Seleccione el modelo flan-t5-xl-3b .
   3. Pulse Seleccionar modelo.

2. En la página Modalidad estructurada , escriba la Instrucción:

   Summarize customer complaints
   

3. Proporcione los ejemplos y la entrada de prueba.

   Ejemplo de entrada y salida

   Entrada de ejemplo	Salida de ejemplo
   Olvidé en mi fecha inicial que estaba usando Capital Uno y esta deuda estaba en sus manos y nunca se hizo.	Cobro de deudas, subproducto: deuda con tarjeta de crédito, emisión: tomó o amenazó con tomar acciones negativas o legales subemisión
   Soy víctima del robo de identidad y esta deuda no me pertenece. Por favor, consulte el reporte de robo de identidad y declaración jurada legal.	Cobro de deudas, dub-product, no lo sé, cuestión. intentos de cobrar deuda no adeudada. la subemisión de deuda fue el resultado del robo de identidad

   
   

4. En el campo de texto Intentar , copie y pegue la solicitud siguiente:

   After I reviewed my credit report, I am still seeing information that is reporting on my credit file that is not mine. please help me in getting these items removed from my credit file.
   

5. Pulse Generary revise los resultados.

6. Pulse Guardar trabajo > Guardar como.

7. Seleccione Plantilla de solicitud.

8. Para el nombre, escriba Base model prompt.

9. Seleccione Ver en proyecto después de guardar.

10. Pulse Guardar.

Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 01:12.

Debe añadir los datos de entrenamiento a su proyecto. En la página Centro de recursos, puede encontrar el conjunto de datos de quejas de cliente. Este conjunto de datos incluye datos ficticios de quejas típicas de los clientes en relación con los informes de crédito. Siga estos pasos para añadir el conjunto de datos del concentrador de recursos al proyecto:

1. Acceda al Conjunto de datos de quejas del cliente en la página Centro de recursos.
2. Pulse Añadir al proyecto.
3. Seleccione el proyecto de recinto de seguridad.
4. Pulse Añadir.
5. Pulse Ver proyecto para ver el activo en el proyecto.

Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 01:32.

Ahora está preparado para crear un experimento de ajuste en el proyecto de recinto de pruebas que utiliza el conjunto de datos que acaba de añadir al proyecto. Siga estos pasos para crear un experimento de ajuste:

1. Vuelva a la pantalla de inicio de watsonx .

2. Verifique que el proyecto de recinto de seguridad está seleccionado.

   

3. Pulse Ajustar un modelo de base con datos etiquetados.

4. Para el nombre, escriba:

   Summarize customer complaints tuned model
   

5. Para la descripción, escriba:

   Tuning Studio experiment to tune a foundation model to handle customer complaints.
   

6. Pulse Crear. Se muestra Tuning Studio .

Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 01:47.

En Tuning Studio, puede configurar el experimento de ajuste. El modelo de base a ajustar se ha completado. Siga estos pasos para configurar el experimento de ajuste:

1. Para ajustar el modelo de base, seleccione flan-t5-xl-3b.

2. Seleccione Texto para el método para inicializar la solicitud. Hay dos opciones:

   • Texto: Utiliza el texto que especifique.
   • Aleatorio: utiliza los valores que se generan automáticamente como parte del experimento de ajuste.

3. Para el campo Texto , escriba:

   Summarize the complaint provided into one sentence.
   

   La tabla siguiente muestra texto de ejemplo para cada tipo de tarea:

   título

   Tipo de tarea	Ejemplo
   Clasificación	Clasificar si el sentimiento de cada comentario es positivo o negativo
   Generación	Hacer el caso para permitir que los empleados trabajen desde casa unos días a la semana
   Resumen	Resumir los puntos principales de una transcripción de reunión

   
   

4. Seleccione Resumen para el tipo de tarea que más se ajuste a lo que desea que haga el modelo. Existen tres tipos de tarea:

   • Resumen genera texto que describe las ideas principales que se expresan en un cuerpo de texto.
   • Generación genera texto como, por ejemplo, un correo electrónico promocional.
   • Clasificación predice las etiquetas categóricas de las características. Por ejemplo, dado un conjunto de comentarios de cliente, es posible que desee etiquetar cada sentencia como una pregunta o un problema. Cuando utilice la tarea de clasificación, tendrá que listar las etiquetas de clase que desea que utilice el modelo. Especifique las mismas etiquetas que se utilizan en los datos de entrenamiento de ajuste.

5. Seleccione los datos de entrenamiento del proyecto.

   1. Pulse Seleccionar de proyecto.
   2. Pulse Activo de datos.
   3. Seleccione el archivo customer reclamos training data.json .
   4. Pulse Seleccionar activo.
   5. Pulse Iniciar ajuste.

Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 03:17.

Cuando se haya completado la ejecución del experimento, verá el modelo ajustado y el gráfico de función de pérdida. La función de pérdida mide la diferencia entre los resultados previstos y reales con cada ejecución de entrenamiento. Siga estos pasos para ver el gráfico de función de pérdida y el modelo ajustado:

1. Revise el gráfico de la función Pérdida. Una curva inclinada hacia abajo significa que el modelo está mejorando en la generación de la salida esperada.

   

2. Debajo del gráfico, pulse el modelo ajustado Resumir quejas de clientes .

3. Desplácese por los detalles del modelo.

4. Pulse Desplegar.

5. Para el nombre, escriba:

   Summarize customer complaints tuned model
   

6. Para el Espacio de despliegue de destino, seleccione un espacio de despliegue existente. Si no tiene un espacio de despliegue existente, siga estos pasos:

   1. Para el Espacio de despliegue de destino, seleccione Crear un nuevo espacio de despliegue.

   2. Para el nombre del espacio de despliegue, escriba:

      Foundation models deployment space
      ```   1. Select a storage service from the list.
      

   3. Seleccione el servicio de aprendizaje automático suministrado en la lista.

   4. Pulse Crear.

   5. Pulse Cerrar.

   6. Para el Espacio de despliegue de destino, verifique que se ha seleccionado Espacio de despliegue de modelos de fundación .

7. Compruebe la opción Ver despliegue en el espacio de despliegue después de crear .

8. Pulse Crear.

9. En la página Despliegues , pulse el despliegue Resumir modelo ajustado de quejas de cliente para ver los detalles.

Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 04:04.

Puede probar el modelo ajustado en Prompt Lab. Siga estos pasos para probar el modelo ajustado:

1. En la página de despliegue de modelo, pulse Abrir en laboratorio de solicitudy, a continuación, seleccione el proyecto de recinto de seguridad. Se muestra el laboratorio de solicitudes.

2. Seleccione el modelo ajustado.

   1. Pulse la lista desplegable de modelos y seleccione Ver todos los modelos base.
   2. Seleccione el modelo Resumir modelo ajustado de quejas de cliente .
   3. Pulse Seleccionar modelo.

3. En la página Modalidad estructurada , escriba la Instrucción: Summarize customer complaints

4. En la página Modalidad estructurada , proporcione los ejemplos y la entrada de prueba.

   Ejemplo de entrada y salida

   Entrada de ejemplo	Salida de ejemplo
   Olvidé en mi fecha inicial que estaba usando Capital Uno y esta deuda estaba en sus manos y nunca se hizo.	Cobro de deudas, subproducto: deuda con tarjeta de crédito, emisión: tomó o amenazó con tomar acciones negativas o legales subemisión
   Soy víctima del robo de identidad y esta deuda no me pertenece. Por favor, consulte el reporte de robo de identidad y declaración jurada legal.	Cobro de deudas, dub-product, no lo sé, cuestión. intentos de cobrar deuda no adeudada. la subemisión de deuda fue el resultado del robo de identidad

   
   

5. En el campo de texto Intentar , copie y pegue la solicitud siguiente:

   After I reviewed my credit report, I am still seeing information that is reporting on my credit file that is not mine. please help me in getting these items removed from my credit file.
   

6. Pulse Generary revise los resultados.